Modellbau-Tipps & Fallstricke
Goldene Regeln
- Theorie führt, nicht Daten. Variablen aus Sachgründen wählen, nicht weil sie p < 0.05 haben.
- Mind. 10 Beobachtungen pro Prädiktor. Faustregel: n ≥ 10·k, besser ≥ 20·k.
- Erst univariat plotten, dann fitten. Streudiagramme jeder x vs. y.
- Residuen-Diagnose ist Pflicht: Linearität, Homoskedastizität, Normalität.
- Out-of-Sample testen: Cross-Validation oder Train/Test-Split.
Häufige Fallstricke
| Fehler | Konsequenz |
|---|---|
| Zu viele Variablen für n | Overfitting — gute R², schlechte Vorhersage |
| Multikollinearität ignoriert | Instabile Koeffizienten |
| Stepwise-Selektion blind | p-Werte nicht mehr gültig, „Datenfischen" |
| Kategoriale Variablen ohne Dummy-Kodierung | Falsche Modellspezifikation |
| Extrapolation außerhalb des Datenbereichs | Vorhersage komplett unsinnig |
Profi-Praxis„All models are wrong, but some are useful" — George Box. Strebe nicht das „perfekte" Modell an, sondern das nützlichste mit den geringsten Annahmen-Verletzungen.